唐嫣新剧合作窦骁化浓妆不见孕肚

来源：作威作福网编辑：舟山市时间：2024-11-02 14:55:33

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在硅谷，唐嫣新英特尔、谷歌、GE、facebook等是最活跃的投资者。这体现出，剧合作见孕肚创业者拼技术要拼过巨头很难，另一方面，人工智能类创业公司想做大了被收购的概率相对于其他拼商业模式的公司或许也更难。有“安卓之父”之称的安迪-鲁宾(AndyRubin)也成立一家软硬件孵化器和风险投资公司，窦骁化主要面向人工智能领域，为初创企业提供资金支持。

当然，浓妆对于巨头来说，布局人工智能是有必要的，因为它是底层基础层面的应用框架，这是构建生态的基础。人工智能本质是拼技术：唐嫣新但创业者要拼过巨头很难即便是做大了被收购这种想法也相当危险，唐嫣新因为人工智能在本质上是拼技术，而当前互联网创业成功者多数是基于商业模式的创新。人工智能还有很多难题，剧合作见孕肚创业者也很难跟巨头去拼人才、用户、流量与资本。在美国，窦骁化MIT，斯坦福等高校以人工智能方向的专业培养了众多顶尖人才，被以谷歌、Facebook、微软等为代表的企业重金聘请。

今年的两会，“人工智能”首次被写入政府工作报告中。OFweek行业研究中心统计数据显示，从盈利能力来看，机器人本体业务亏损面高达70%。

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显然，如果无法根据逻辑进行多层次地推演，理解表达因果关系的能力，就无法担纲深层的服务。巨头为何要推动，因为它毕竟是关系到未来的一项颠覆性的技术，没有人会愿意自己被新技术颠覆。硅谷科技巨头的人工智能助理基本上也已经成为标配了：从FacebookM到AmazonEcho，从GoogleAssistant，到AppleSiri、IBMWatson。况且人工智能离不开海量数据的支撑。

而创业公司在某一垂直领域做出绝对的技术壁垒其难度相当大，因此有业内谈到这样一个案例，硅谷某大公司收购一个人工智能初创公司后，发现各种指标、性能还不如内部的产品，于是被收购的团队全部派去做产品了。微软亚洲研究院常务副院长芮勇曾经说了一句略显夸张但却清醒的话：实现真正的人工智能大约要500年，你要让我在后面再加个0我也不反对。比如这些助理基本能回答今天天气如何，但如果问到附近的星巴克可以用微信支付么以及今天的天气是否会导致塞车或者航班延误等这类相对有逻辑一点的问题就无能为力了。有数据显示，从全球来看，截至到2016年第二季度，全球AI公司突破1000家，跨越13个子门类，2011-2016年人工智能领域融资额复合增速达到42%，总融资额高达48亿美元，其中，深度学习、自然语言处理、计算机视觉是获投金额最多、创立公司最多的领域。

谷歌在利用大数据方向与关键业务是搜索，但可以衍生到地图，视频、翻译、无人驾驶汽车等相关业务。资本和企业都乐意鼓吹人工智能领域的无所不能与远大前程，方便融资并获得高额估值，挤入独角兽行业。

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国内这种趋势也非常明显，所以我们看，开发一个APP则会面临用户获取和使用成本高，难留存，用户难发现等瓶颈。而在创新工场之外，众多风投机构都乐于在人工智能领域砸钱。

毕竟真正懂深度学习的人还不多，极为稀缺导致供需不平衡，当然这个不合理的价格也涉及到人才竞争。也就说是说，AI当前目前跟学术关联性很高，而且更多是停留在学术研究层面，但技术与学术研究要应用到一些产业或行业从规律来看都需要几年甚至几十年的时间，不能简单地靠普通商业思维去打通。去年五月份，美国排名前15名的移动软件开发商，发现下载量同比下跌了两成。在硅谷，英特尔、谷歌、GE、facebook等是最活跃的投资者。这体现出，创业者拼技术要拼过巨头很难，另一方面，人工智能类创业公司想做大了被收购的概率相对于其他拼商业模式的公司或许也更难。人工智能(AI)应该是今年科技行业的最热门领域之一。

从当前看来，如果没有清醒的认识到现状，资本疯狂助推，创业者贸然入局会把AI的泡沫越吹越大。在AlphaGo之外，Google不久前又发布了神经机器翻译系统(GNMT)，并且将其投入到了难度系数颇高的汉语-英语翻译应用中，Facebook扎克伯格甚至表示人工智能就是下一个十年路线规划的核心。

但要知道，普通的创业者在数据层面跟互联网巨头根本没得比，而深度学习的强大在于非结构化大量数据的特征提取，创业者在数据层面的欠缺往往只能给别人提供API服务，因此这一领域可能很难支撑一个独立的公司，它更适合作为巨头未来战略下的一个部门或环节。但最重要的是，基于用户特定场景需求的逻辑理解能力以及颠覆性的商业模式方面，人工智能的应用还没影儿。

人工智能为何这么火?人工智能这么火事实上也不是没有原因，第一，这跟当前移动互联网多数领域的风口已经过去了有关系，人口红利结束了，互联网巨头需要新的增长点，用户对于下载新的APP越来越没有兴趣。在硅谷，谷歌、亚马逊、微软都纷纷推出了自己的人工智能的基础设施、API和开源框架，包括了计算机视觉、语音、语言、知识图谱、搜索等几大类。

人工智能还有很多难题，创业者也很难跟巨头去拼人才、用户、流量与资本所以说，以深度学习为主力的这一波人工智能浪潮吹了很多年，巨头也投入了很多资源，但从当前巨头的人工智能助理看出，深度学习在处理复杂的任务时显然还存在诸多不足，也就是说深度学习技术当前还缺乏逻辑推理与表达因果关系的能力。硅谷巨头的人工智能助理被嘲为智障助理当前人工智能还是依赖海量数据、算法、计算能力进行驱动。有人拿出根据艾瑞的数据说，2020年中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速将超过50%，称这个行业发展前景极为广阔。但在当前，它依然不具备类似的生态和硬件入口的条件，而只是一个生态的补充。

即便在当前，人工智能相较以往已取得很大进步，但其主要应用仍在企业服务领域，用户端能接触到的人工智能应用仍是以手机、电脑端的语音助手为主。总体来看，从巨头的战略布局目的来看，iOS和macOS的软硬件操作需要SIRI来寻找突破口;Cortana依附于windows;echo关联着的智能家居设备的操作等等。

而当前巨头纷纷布局人工智能的想法就是充分激活先有的数据价值，掌握用户的行为，精确计量数据变现路径单车长期置于户外，风吹雨打，日晒雨淋，加之缺乏专人管理，其损耗率会相当惊人的!前些日子，老詹刚当上使用者，几乎开一辆就成一辆，然而近些日子，成功率可是越来越低了!手机对准一辆摩拜，嘟嘟嘟嘟，老打不开!再对准一辆，嘟嘟嘟嘟，还打不开!再走一段路，看到一辆OFO，却是车胎早已没气，瘪瘪地停在那里!如此用户体验，而且每况愈下，前景很是令人担忧。

哪三关呢?第一关：民情关。共享单车越来越招人喜欢了。

但愿老板和投资者们上天保佑，运气不错，能让共享单车之花在各城市尽情绽放，结出丰硕之果，也让老詹从地铁回家时，还能够惬意地爽上一把!document.writeln('关注创业、电商、站长，扫描A5创业网微信二维码，定期抽大奖。使用者即使出于方便、偷懒、好玩，乃至莫名其妙的恶作剧，也可能让共享单车损耗极大而令企业难以承受。前些天，北京西城已经出台政策，十条街道不准停放共享单车!没错，不准停放不等于不准通行，但已经都不让停放了，这十条街道的人，还会去骑共享单车吗?北京城还会有哪些区出台政策，不允许在哪些街道停放共享单车呢?这又是一未知数!投资者一定都是会算账的角色。投入多少，产出几何，这账划得来，他才会下决心放胆一搏。

有人统计，北京某街区车辆损坏已达一成!倘若总体比例较小，企业尚能承受，但这个比例到底会有多高，会不会继续恶化呢?这是谁也无法预料的。那天乘地铁回家，出了达官营地铁口，地面上齐刷刷摆放着上百辆红色摩拜!经不住诱惑，立即注册，微信支付299元押金，算是上了户口，随手一扫，打开一辆，骑上回家去也!比较爽!过了几天，要去报社，出金台路地铁口，地面没有摩拜，全是黄色OFO，于是，又注册一辆，付99元押金，骑上到报社去也!也挺爽!共享单车确实方便!老詹简单算了一帐，一辆单车299元押金，假如京城投放100万辆，单押金就可收入近3个亿，而且，全是现金!另据报道，OFO在全国已投放1000万辆，即使押金只有99元，将近10亿真金白银，也已到手!头脑活络的金融投资大鳄们，利用这么一大笔资金，将干出什么事情来?想想都令人亢奋!好家伙，真是空手套白狼，财源滚滚来呀，天下哪有如此划算的买卖!馅饼掉下来了，还不赶快接住!难怪最近几个月，全国挤入“共享”的“单车”已有好几十家!网络大佬阿里、腾讯、百度、滴滴等……打破了脑袋也要往里面塞钱呀!不过啥事不能只是夜里做美梦不面对白天冷冰冰的现实吧!创业，投资，不把得失之账算清爽，难免有一天要大难临头甚至亏得血本无归的!老詹经分析以为，共享单车发展过程中，必然遇到三大不可控因素，倘若过不了这三关，那么，红极一时的共享单车很可能很快就会死翘翘，正如著名财经评论人吴晓波所预言：成为一个冷笑话。

时下中国，要推行任何一种经济模式，倘若不考虑政府态度即政策因素，不说你是低能，起码，太不了解中国国情!即以前些日子如日中天的滴滴为例吧，好家伙呀，北京城里，到处都是，手机一叫，立马就到，别提多方便了!当此时也，滴滴老板和投资者们那可真是志得意满，笑得合不拢嘴，仿佛抱着一大金娃娃了!孰料网约车新规一出——京车、京籍、大轴距——三条硬杠子一卡，90%网约车主顿时灰飞烟灭!老板和投资者们只有瞪眼叹气，真真叫天天不应，叫地地不灵也!有人会说，网约车因为有出租公司及交通管理部门之间说不清道不明的老关系在，所以二者一联手，就会整得滴滴只有眼泪一滴滴往下滴的份，但共享单车不同呀，这玩意又没有打破谁的利益格局，碍不着谁的事儿，哪里会有政府部门被后面的利益驱使会出来限制呢?那可不一定。老詹曾写过一篇文章，认为共享单车这种模式，在当前中国这块土壤上有可能活不太长，因为，如此公共财物，使用缺乏监督。

以上三笔账，仿佛三道关，确实难估算。共享单车的有些账是算得出来的，但有些账就算不出来或者说估计不清楚的。

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